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アルティウムのソフトウェアを使用して構築されたPCB設計プロジェクトに関するコンテンツをご覧ください。
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Pi. MX8 プロジェクト - ボードレイアウト パート1
Pi.MX8オープンソースコンピュータモジュールプロジェクトの第3回へようこそ!この記事シリーズでは、NXPのi.MX8Mプラスプロセッサをベースにしたシステムオンモジュールの設計とテストについて詳しく説明します。 前回の更新では、モジュールの回路図の構造を見て、予備的な部品配置の準備を始めました。部品を配置した今、設計の密度とそれがレイヤースタックに要求することがどの程度かがよくわかります。今日は、適切なスタックアップを選択し、最初のトラックのルーティングを開始します。 レイヤースタックの定義 部品配置といくつかの戦略的要因に基づいて、今後の設計に使用したいPCB技術とレイヤースタックを決定できます。まずは部品の密度を見てみましょう: 部品配置 トップサイド 予備的な部品配置により、全体的な設計の密度が適度であることが明らかになりました。アクティブな部品はすべて基板のトップサイドに配置され、ボトムサイドには主にデカップリングキャパシタやその他の受動回路が含まれています。そのため
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設計フェーズ - リッドアセンブリ電子部品 パート2
オープンソースラップトッププロジェクトシリーズへようこそ!これまでに、蓋組み立て電子部品の機能とコンポーネント選択について議論し、回路図のキャプチャについて詳しく見てきました。そして、PCBレイアウト設計のためのプロジェクトの準備が整いました。 このアップデートでは、ウェブカメラボードのPCB設計に取り組みますが、いくつかの予想される課題があります。例えば、ボードの全体的な小さなフォームファクターを扱うことや、顕微鏡で見るようなウェブカメライメージセンサーをブレイクアウトすることです。 イメージセンサーパッケージ ウェブカメライメージセンサーとマッチングフットプリントをより詳しく見てみましょう。イメージセンサーOV2740は、いくつかのパッケージで利用可能です。イメージセンサーは、通常、PCBに直接接着またははんだ付けされる裸のダイとして販売されます。その後、センサーは必要なすべての信号をブレイクアウトするために、薄い金のボンディングワイヤーを使用してボードに接合されます。
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自分自身のネットワーク化テスト機器をコーディングする
DIYで専門家のMark Harrisと一緒に。このステップバイステップガイドを使用して、効率的な自動化のための標準プログラマブル計測器コマンド(SCPI)を使用して、ネットワーク化されたテスト機器を作成します。
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Pi. MX8 プロジェクト - 導入と概要
Raspberry Pi社は、市場で最も人気があり、広く使用されているシングルボードコンピュータを開発しました。これらの強力なシングルボードコンピュータは、長い間、メーカーやホビーストのシーンだけでなく、産業分野でも使用されてきました。 アプリケーション領域が拡大するにつれて、これらのボードのフォームファクターは、シングルボードコンピュータおよびモジュールの「事実上の」標準として浮上しています。2020年末にコンピュートモジュールCM4が導入されたことで、システムオンモジュールの新しいフォームファクター標準が確立されました。 それ以来、AllwinnerやRockchipのようなメーカーのさまざまなSoCや、堅牢なFPGAが、広く採用されているCM4フォームファクターにシームレスに統合されています。 動機 Pi.MX8モジュールは、CM4互換モジュールのリストに加わります。 このように互換性のあるSoMが多数利用可能な場合、なぜさらに別のバリアントを設計する時間を投資すべきでしょうか?
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設計フェーズ - リッドアセンブリのメカニクス パート2
オープンソースのノートパソコンの蓋の組み立てデザインの第2部へようこそ!前回は、ノートパソコンの蓋の基本的なデザインコンセプトと、ディスプレイ画面にさまざまなセンサーを統合する方法について詳しく見てきました。 この道を引き続き探求し、ディスプレイパネルの上にセンサーPCBを統合する2つの方法を探ります。これは蓋の残りの機械設計に直接影響を与えるため、この課題にどのように取り組むことができるか見ていきましょう。 マザーボードに接続するためのFPCを備えたウェブカムPCB まず、複数のセンサーを統合する必要があることを思い出してください。これには、2つのMEMSマイク、環境光センサー、カメラセンサー、そして7つの静電容量式タッチパッドが含まれます。さらに、各キーに1つのLEDを使用してタッチパッドの均一なバックライトを確保する必要があります。各センサーには独自の高さ要件がありますが、すべてのセンサーはカバーガラスの下側を基準にする必要があります
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45V-5A 可変式ハーフブリッジ DC to DC コンバータ
はじめに DC-DCバックコンバータは、電子機器に広く使用されています。非絶縁型DC-DCコンバータには、バック、ブースト、バックブーストの3つの主要なタイプがあります。最も一般的に使用されるタイプはバックコンバータです。今日は、6Vから45Vの入力電圧に対応し、最大5Aの連続出力を提供できる調整可能なハーフブリッジバックコンバータについて紹介します。出力電圧も調整できるので、電流の調整が必要ない場合、この回路は電源として機能します。 この設計は、PWMコントローラとハーフブリッジドライバチップを別々に使用しており、最小限の変更でより高い電圧と電流に対応させることができます。スイッチング周波数は約65KHzに設定されていますが、ハーフブリッジドライバチップの異なる型番を使用し、スイッチングインダクタを再計算することで、より高いスイッチング周波数を得ることができます。 Altium Designer 23を使用して回路図とPCBを作成し
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設計フェーズ - リッドアセンブリのメカニクス パート1
オープンソースのラップトッププロジェクトへようこそ!このアップデートでは、ラップトップの蓋の機械設計について詳しく説明します。以前、利用可能なディスプレイパネルと、私たちのアプリケーションに最適なものを探索しました。探索は成功し、パネルのテストも成功しました!今、難しい部分が始まります:すべてを頑丈で機能的でありながら見た目も良いシステムに収めることです。 このアップデートのタイトルは 蓋組立機構ですが、これから見るように、電気設計と機械設計の境界線はかなり曖昧になります。しかし、それがこのようなプロジェクトの性質です。機械設計の多くの決定が電気設計に直接影響を与え、その逆もまた然りです。もちろん、両方の側面を同時に見なければなりません。 ウェブカメラPCBのリビジョン1.0 材料と製造方法 最初に答える必要がある質問の一つは、どの材料を使用し、どのように蓋を製造するかです。これは、蓋にモデル化できる形状と関連するコストに直接影響を与えます。最後の点は
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USB Type-C パワーデリバリーをあなたの設計に追加しましょう!
この記事では、Phil SalmonyがUSB Type-C Power Deliveryの基礎を探求し、専用のPD ICを自分のPCB設計に簡単に組み込む方法を学びます。
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AltiumスクリプティングにChatGPTを使用する
この記事では、Ari MahpourがDelphiScript言語でのAltiumスクリプティングにChatGPTを最適に活用する方法について語っています。
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コンセプトフェーズ - 初期CADデザイン
このオープンソースのラップトッププロジェクト開発ログのインストールメントでは、初期コンセプトとブレインストーミングフェーズをご紹介します。最初のステップは、エンドデバイスのアイデアと要件を収集し、できるだけ簡潔なドラフトに凝縮することです。この段階では技術的な詳細にあまり注意を払うことは重要ではありません。つまり、基盤を築き、さらなるステップで細分化して洗練させるためのフレームワークを作成することが重要です。 さあ、始めましょう。(ペンと紙が必要です)。 要件の概要 次のステップでの視覚化を容易にし、初期の製品仕様の基礎を提供するために、システムの機能的および美的要件を書き留めます。企業環境では、要件は市場調査と需要分析によって推進されます。 このプロジェクトは初めての試みであるため、顧客フィードバックやラップトップ市場の深い理解に頼ることはできません。提案されたラップトップのデザイン基準は、主に個人的なアイデア、経験、および調査に基づいています。 以下のポイントは
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ATmega328Pの基本: Arduinoなしで始める方法
Arduino Unoボードをかなりの期間使用してきましたが、多くの記事の例としても使用しています。古いUnoボードに使用されている元のチップであるATmega328Pを、完全に独立して動作させるにはどうすればよいか、いつも疑問に思っていました。Arduinoがそのブートローダー、使いやすいGUIソフトウェア、C++の抽象化を通じてアクセスしやすくしているので、なぜこの試みをしたいのか不思議に思うかもしれません。しかし、時には、他人が行ったことを評価するためには、自分でやってみることが重要です。このプロジェクトは、Arduinoの開発者がどれほど多くの作業を行い、そのフレンドリーな製品で世界を変えたかを本当に示してくれました。 この記事では、外部電源と Atmel-ICEプログラマのみを使用して、チップを完全に独立して起動する方法を説明します。オンボードのシリアルインターフェースを介してチップと通信する方法と、LEDを1つまたは2つ点滅させる方法をデモンストレーションします。 環境設定
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オープンソースプロジェクト概要:ラップトップとRaspberry Pi CM4モジュール
このエピソードのAltium OnTrackポッドキャストでは、ホストのZach PetersonがOpen Visions TechnologyのLukas Henkelと座談し、オープンソースのノートパソコンとRaspberry Pi CM4モジュールの代替品となる2つの画期的なオープンソースプロジェクトを探求します。 オープンソースハードウェアの最新進歩を発見し、これらの革新的なプロジェクトがDIYコンピューティングの限界をどのように押し広げているかを学びましょう。 エピソードを聴く: エピソードを見る: エピソードのハイライト: ウェブカメラデザイン:ノートパソコン用のオープンソースウェブカメラを設計する際の課題と革新。 ノートパソコンデザインの課題:オープンソースノートパソコンの開発中に直面した主要な障害。 ノートパソコンプロジェクトから学んだ教訓:オープンソースノートパソコンプロジェクトに取り組む中で得た洞察と教訓。 この種のプロジェクトを始めるためのアドバイス
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組み込みシステムのアーキテクチャ:製品に複数のPCBがある場合
組み込みシステムは、今日の技術主導の世界で至る所に存在します。インターネットに接続されたシェーバーであれ、複雑な自動車であれ、私たちが今日使用しているほとんどの電子デバイスの中心には組み込みデバイスがあります。1つまたは複数のマイクロプロセッサで構成される組み込みシステムは、複雑さをソフトウェアによって処理させることで、電子機器を簡素化することができます。組み込みデバイスが大きく複雑になるにつれて、プリント回路基板(PCB)も同様に大きく複雑になります。しばしばこれらのデバイスは複数の基板に成長し、当初意図されたよりも大きなアセンブリになることがあります。 この記事では、複数のPCBで構成される組み込みシステムのアーキテクチャのトレードオフと考慮事項について見ていきます。複数のPCBシステムに関連する利点、設計上の考慮事項、および課題について説明します。 なぜ複数のPCBを使用するのか? デバイスを単一のPCBに保つことが理想的な選択肢です(単純さとコストの両方のために)、しかし
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Generative AIを使用して組み込みコードを書き込み、実行する
ハードウェアと会話するカスタムGPTアクションの構築方法と AIラボアシスタントの構築で、Generative AIを使用してハードウェアを制御する方法を学びました。ChatGPT内でカスタムGPTアクションを利用することで、ChatGPTにラズベリーパイからLEDを点滅させるだけでなく、実験室の機器を制御しデータを取得する能力を与えることができました。これは、人工知能をラボアシスタントとして使用し、機器から取得したデータを処理することができることを意味します。この記事では、Generative AIによってコードを書くだけでなく、組み込みターゲット上で実行し、その過程でフィードバックを受け取ることによって、さらに一歩進んでいます。 背景 Generative AIを使用してコードを書くことは、組み込みシステムでさえ、新しいことではありません。既にコードを一から完全に書くか、提案するだけの多くのツールがあります。ChatGPT、Gemini
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DCブロックフィルター設計
この記事では、オシロスコープの入力チャネル用のDCブロックフィルターを設計およびシミュレートする方法について説明します。コンポーネントの選択、レイアウトの最適化、シミュレーション結果、および実世界での検証について学び、さまざまなハードウェア設計ニーズに対応する高性能フィルターを作成します。
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ハードウェア・イン・ザ・ループテストのためのビルドおよびランタイム環境のコンテナ化
最近、継続的インテグレーションシステムを使用した自動テストのための環境をコンテナ化することについて多くの質問を受けています。その文の大部分が理解できなかったとしても心配しないでください。なぜなら、コンテナ、Docker、およびそれらを組み込み環境やハードウェアインザループテストでどのように活用するかについて、詳しく説明するつもりだからです。 コンテナとは何か? コンテナについては、 Dockerからのこの記事を含む、優れた記事がたくさんあります(Dockerは最も人気のあるコンテナランタイムエンジンの一つです)。ビルド環境(例:組み込みシステム)やテスト環境(例:ハードウェアインザループテスト)でのコンテナの使用は、新しいマシンを立ち上げるたびにすべての面倒な設定を抽象化する能力を私たちに与えてくれます。これは、新しいテストマシンに関連するだけでなく、組み込みファームウェアのビルドのためにクラウドでの運用をスケーリングする際にも関連します。
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AIラボアシスタントの構築
この記事では、Ari MahpourがGPT ActionsとChatGPTを活用してAIラボアシスタントを組み立てる方法を紹介します
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